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摘要:矿产资源是经济发展的重要物质基础,以矿业及其后续加工业为主体的资源经济产业关联广泛,波及效应强烈,为经济增长起着支撑作用。通过选取企业数、从业人员、工业增加值、销售收入、利润总额这五个指标,运用因子分析法对湖北省14个市(州)矿产资源开发利用情况进行定量研究。
资源经济在湖北省社会经济发展中发挥着重要的支撑作用[1]。湖北省一次性能源消费90%以上是矿产资源,工业原料的80%以上来源于矿产资源,60%以上的农业生产及30%的生活用水都来源于矿产资源[2]。湖北省矿业开发为湖北冶金,磷、盐、石油化工,建材及后续加工产业的形成与发展奠定了坚实的基础。然而,湖北省矿产资源保障形势日趋严峻,资源勘探不足,开发利用研究不足,供需缺口日益扩大,自给程度在不断下降[2]。通过对湖北省各地区矿产资源开发利用情况的定量研究,可以为湖北省矿产资源管理政策的制定提供基础依据,从而优化产业结构、改善市场秩序、提升企业效率和行业运行质量。
1矿产资源开发利用评价指标的建立
矿山企业是矿产资源开发利用的主要表现形式,通过分析各地区的矿山企业数、从业人员、工业增加值、销售收入、利润总额,可以了解各地区矿产资源开发利用情况。因此,本文选取矿山企业数、从业人员、工业增加值、销售收入、利润总额这五个指标评价湖北省各地区矿产资源开发利用情况(表1)。
2地区矿产资源开发利用评价方法
通过上述指标体系评价湖北省各地区矿产资源开发利用情况,评价计算方法如下:a.在建立评价指标集矩阵和数据标准化的基础上,计算相关系数矩阵(R);b.对相关系数矩阵(R)进行向量内积求出特征值和特征向量;c.按照特征值的累积百分率确定主因子数,并计算主因子与各评价因子的R分析因子载荷量;d.求出地区矿产资源开发利用评价主因子等分[3]。
2.1数据获取
本文数据来源于《2018湖北省矿产资源年报》[2]。
2.2建立相关性矩阵R
对各地区的上述指标进行统计,为消除量纲对评价的影响,首先对原指标集矩阵标准化,在标准化的基础上,计算各数据的相关系数矩阵R[3]。
2.3运用主成分分析法分析相关性矩阵
2.3.1计算各因子的特征值及方差贡献率在相关矩阵R的基础上求特征值及方差贡献率[3]求解特征值的公式=Rx=λx结果见表2。2.3.2选取主因子选取累积贡献率达90%以上的成分作为主因子。由表2可知,因子1和因子2的累积贡献率达到了92.65%,所以确定了两个主因子。2.3.3计算因子载荷阵在得到特征值和特征向量后,就可以求出因子载荷:aij=√λilij(i=1,2;j=1,2,┄,13)其中λ为特征值,1为特征向量。在求出因子载荷矩阵后,为了简化对因子的解释,运用具有Kaiser标准化的正交旋转法对其进行旋转,得到旋转后的因子载荷矩阵[3](见表3)。2.3.4主因子命名主因子1:主因子1对从业人员、工业增加值、销售收入、利润总额有较大的相关系数,可以将主因子1命名为效益因子。主因子2:由表3可以看出,主因子2对矿山企业数有较大的相关系数,可以将主因子2命名为企业数因子。
2.4计算地区矿产资源开发利用评价得分
2.4.1用原指标的线性组合来求各主因子得分采用回归估计法算出效益得分和企业数得分,结果见表4。2.4.2计算综合得分以各主因子的方差贡献率为权,由各因子的线性组合得到综合评价指标函数:综合得分=主因子1得分*0.75833+主因子2得分*0.16817,结果见表4。
3结果分析
从表4可以看出,湖北省矿产资源开发利用综合得分排名前三的分别是黄石市、宜昌市和襄阳市。排名第一的黄石市具有多种矿产资源,其中金、铜、金、石灰石等矿产是黄石市的优势矿产,铜矿保有储量占湖北省的90%以上,金矿保有储量占全省的80%以上。排名第二的宜昌市磷矿列全国八大磷矿区第一位,是省内富磷矿石主要产区;石墨矿是中南地区唯一的鳞片石墨大矿,在全国五大鳞片石墨矿中品位居第一位,储量居第三位。玻璃用砂岩矿为全国四大优质硅砂矿之一。从表2可以看出,主因子2(企业数因子)的方差贡献率只有16.817%,而主因子2(效益因子)的方差贡献率为75.833%,因此影响一个地区的矿产资源开发利用情况主要因素还是效益。例如,黄石市的企业数得分很低,但是效益得分很高,所以排名仍是第一;恩施州的企业数得分很高,但是效益得分很低,所以排名只获得第八。由以上分析可以得知,矿产资源储量是一个地区矿产开发利用的基础条件,效益是评价一个地区矿产开发利用情况的主要指标。
参考文献
[1]葛振华等.全国矿产资源开发利用形势分析[J].国土资源情报.2019(3).
[2]湖北省自然资源厅.2018湖北省矿产资源年报.2019.
[3]赵慧琴等.如何用SPSS软件计算因子分析应用结果[J].统计与决策.2019(20).
作者:刘引迪 单位:湖北省自然资源厅